import cv2 as cv
# 第二题
image = cv.imread("D:/AI_code/lena.jpg")
cv.imshow("Hello,world!", image)
cv.waitKey()

# 第三题
cv.imshow("lena_B", image[:, :, 0])
cv.imshow("lena_G", image[:, :, 1])
cv.imshow("lena_R", image[:, :, 2])
cv.waitKey()
'''
    结果显示R通道的图像更加高亮，数值更大，也就是说Lena图像整体红色色调占比较多。
    反之对比G通道，图像偏黑，数值小，即Lena图像的绿色色调占比较少。
'''

image_HSV = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2HSV)
cv.imshow("HSV_H", image_HSV[:, :, 0])
cv.imshow("HSV_S", image_HSV[:, :, 1])
cv.imshow("HSV_V", image_HSV[:, :, 2])
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
'''  
     对比结果可以看出V通道更加清晰的显示出图像的细节信息，即亮度可以反应大多数图像信息。
'''


